SỬ DỤNG CHỈ SỐ VIỄN THÁM ĐỂ PHÁT HIỆN SUY THOÁI RỪNG  TẠI KHU DỰ TRỮ SINH QUYỂN THẾ GIỚI LANGBIANG, LÂM ĐỒNG

Nguyen Quoc Hieu; Phung Van Khoa; Nguyen Hai Hoa; Le Van Huong; Le Van Son; Ton That Minh; Truong Quang Cuong; Tran Van Nam

Authors

Nguyen Quoc Hieu Tổng Cục Lâm nghiệp, Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn
Phung Van Khoa Trường Đại học Lâm nghiệp
Nguyen Hai Hoa Trường Đại học Lâm nghiệp
Le Van Huong Trung tâm Nghiên cứu Quốc tế Rừng nhiệt đới, Lâm Đồng
Le Van Son Trung tâm Nghiên cứu Quốc tế Rừng nhiệt đới, Lâm Đồng
Ton That Minh Trung tâm Nghiên cứu Quốc tế Rừng nhiệt đới, Lâm Đồng
Truong Quang Cuong Trung tâm Nghiên cứu Quốc tế Rừng nhiệt đới, Lâm Đồng
Tran Van Nam Trường Đại học Lâm nghiệp

Keywords:

uffer zone, vegetation index, forest change,, forest land,, GIS, remote sensing, Langbiang, Biosphere Reserve

Abstract

Using remote sensing and GIS technologies in constructing the status of forest maps as well as changes in extents of forest has become commonly in Vietnam. The study has successfully constructed forest status with five Land use/Land cover types in 2017 in Langbiang Biosphere Reserve, Lam Dong province. In addition, three remote sesning indices, namely NDVI, NBR and IRSI, were selected and calculated for forest degradation sites; the threshods of
early forest degradation detection in Langbiang Biosphere Reserve have determined at accuracy values ranging from 64.4 ÷ 97.8%. For NDVI, threshold of early forest degradation detection is 0.015 ÷ 0.25. Thresholds of
NBR and IRSI are 0.023 ÷ 0.384 and 0.038 ÷ 0.635, respectively. As fieldbased accuracy assessments, using remote sensing indices (NDVI, NBR and IRSI) for early forest degradation detection is reliable and applicable in Langbiang World Biosphere Reserve, Lam Dong.

References

1. Nguyễn Đình Đại, 2013. Nghiên cứu một số giải pháp quản lý bền vững tài nguyên rừng tại các xã nằm trong Vườn Quốc gia Hoàng Liên - tỉnh Lào Cai.

2. Nguyễn Hải Hòa, Nguyễn Hữu An, 2016. Ứng dụng ảnh viễn thám Landsat 8 và GIS xây dựng bản đồ sinh khối và trữ lượng cácbon rừng trồng keo lai (Acacia hybrid) tại huyện Yên Lập, tỉnh Phú Thọ, T/C Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp 4:70-78.

3. Nguyễn Trường Sơn, 2008. Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh và công nghệ GIS trong việc giám sát hiện trạng tài nguyên rừng, Báo cáo khoa học, Trung tâm viễn thám quốc gia, Hà Nội.

4. Đỗ Anh Tuấn, 2001. Nghiên cứu một số nguyên tắc và giải pháp quản lý khu Bảo tồn thiên nhiên Pù Mát.

5. Thủ tướng Chính phủ, 2006. Quyết định của Thủ tướng Chính phủ số 258/2006 QĐ-TTg về việc phê duyệt chương trình điều tra đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc thời kỳ 2006 - 2010, Hà Nội.

6. Krakauer, N.Y., Lakhankar, T., Anadon, J.D, 2017. Mapping and attributing normalised difference vegetation index trends for Nepal. Remote Sensing 9:1-15.

7. Schepers, L., Haest, B., Veraverbeke, S., Spanhove, T., Borre, J.V., Goossens, R, 2014. Burned area detection and burn severity assessment of a heatland fire in Belgium using airborne imaging spectroscopy (APEX). Remote Sensing 6:1803-1826.

8. Singh, R.P., Singh, N., Singh, S., Mukheriee, S, 2016. Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) based classification to assess the change in land use/land cover (LULC) in lower Assam, India. International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS 5(10): 1963- 1970.

9. Xie, Y., Sha, Z., Yu, M, 2008. Remote sensing imagery in vegetation mappin: a review. Journal of plant ecology 1(1):9- 23.

10. Wu, Z., Middleton, B., Hetzler, R., Vogel, J., Dye, D, 2017. Vegetation burn severity mapping using Landsat 8 and Worldview 2. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 84(2): 143- 154